Python 并没有提供数组功能，虽然列表 (list) 可以完成基本的数组功能，但它并不是真正的数组，而且在数据量较大时，使用列表的速度就会慢的让人难受。为此，Numpy 提供了真正的数组功能，以及对数据快速处理的函数。Numpy 还是很多更高级的扩展库的依赖库，例如： Scipy，Matplotlib，Pandas等。此外，值得一提的是：Numpy 内置函数处理数据的速度是 C 语言级别的，因此编写程序时，应尽量使用内置函数，避免出现效率瓶颈的现象。一切计算源于数据，那么我们就来看一看Numpy.genfromtxt 如何优雅的处理数据。
官方文档
Enthought offical tutorial: numpy.genfromtxt
A very common file format for data file is comma-separated values (CSV), or related formats such as TSV (tab-separated values). To read data from such files into Numpy arrays we can use the numpy.genfromtxt function.
案例说明
我们以数字示波器采集的实验产生的三角波 (triangular waveform) 为例，它是包含数据信息的表头，以 .txt 格式存储的文本文件。
Type: raw Points: 16200 Count: 1 ... X Units: second Y Units: Volt XY Data: 2.4000000E-008, 1.4349E-002 2.4000123E-008, 1.6005E-002 2.4000247E-008, 1.5455E-002 2.4000370E-008, 1.5702E-002 2.4000494E-008, 1.5147E-002 ...
Python 获取数据的方式有很多：(1) 如果在命令行运行 Python 脚本，你可以用 sys.stdin 和 sys.stdout 以管道 (pipe) 方式传递数据；(2) 可以显式地用代码来读写文件获取数据；(3) 从网页获取数据，也就是所谓的爬虫 (web spider)；(4) 使用 API (Application Programming Interface) 获取结构化格式的数据。 而在科学计算领域，更多的是处理实验中所获得的数据，比如：传感器，采集卡，示波器，光谱仪等仪器采集的数据。
案例一：温度传感器 (temperature sensor) 数据
本案例所采用的数据是热敏电阻 (thermistor) 采集的被加热物体的温度信息数据，其以如下格式存储在txt文件中：
2018-02-15 21:31:08.781 49.9492
2018-02-15 21:31:09.296 49.9589
2018-02-15 21:31:09.811 49.964
2018-02-15 21:31:10.326 49.9741
2018-02-15 21:31:10.841 49.983
...
处理文本文件的第一步是通过 open 命令来获取一个文件对象：
file_for_reading = open(‘thermistor.txt‘, ‘r‘) # ‘r‘ 意味着只读 file_for_writing = open(‘thermistor.txt‘, ‘w‘) # ‘w‘ 是写入 file_for_appending = open(‘thermistor.txt‘, ‘a‘) # ‘a‘ 是添加 file_for_xxx.close() # 完成操作后要关闭文件
因为非常容易忘记关闭文件，所以应该在 with 程序块里操作文件，这样结尾处文件会被自动关闭：
with open(‘thermistor.txt‘, ‘r‘) as f: data = function_that_gets_data_form(f) # 获取数据函数
此时，f 已经关闭了，就不能试图使用它啦，然后对数据执行相应的操作即可。
process(data) # 处理数据函数
1 import csv 2 with open(r"thermistor.txt","rb") as f: 3 reader = csv.reader(f,delimiter=‘\t‘) 4 number=[] 5 time = [] 6 data=[] 7 for row in reader: 8 number.append(row[0]) 9 time.append(row[1]) 10 data.append(float(row[2]))
处理文本文件的第三步是检测数据读取格式是否正确，我们可以用如下的方式检测：
>>> print number[0], time[0], data[0]
>>> 2018-02-15 21:31:08.781 49.9492
从输出的首个元素来看，以上的读取数据的方式是没有问题的，但是到这里我们并不能完全放心我们的数据格式：
>>> print number[0:3], time[0:3], data[0:3]
>>> [‘\xef\xbb\xbf1‘, ‘2‘, ‘3‘] [‘2018-02-15 21:31:08.781‘, ‘2018-02-15 21:31:09.296‘, ‘2018-02-15 21:31:09.811‘] [49.9492, 49.9589, 49.964]
1 import csv 2 import codecs 3 with codecs.open(r"thermistor.txt","rb","utf-8-sig") as f: 4 reader = csv.reader(f,delimiter=‘\t‘) 5 number=[] time=[] data=[] 6 for row in reader: 7 number.append(row[0]) 8 time.append(row[1]) 9 data.append(float(row[2])
此时，我们再以列表形式输出时，就会得到正确的结果：
>>> [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘] [‘2018-02-15 21:31:08.781‘, ‘2018-02-15 21:31:09.296‘, ‘2018-02-15 21:31:09.811‘] [49.9492, 49.9589, 49.964]
然后就可以用得到的数据进行处理分析啦~
案例二：示波器 (oscilloscope) 数据
有了上面的经验，我们直接从处理文本文件第二步开始，示波器数据相对上面的数据，复杂的地方在于它包含了表头信息，而这些信息大部分时间是处理数据中不太需要的，它的数据格式如下：
Type: raw Points: 16200 Count: 1 XInc: 1.23457E-013 XOrg: 2.4000000000E-008 YData range: 1.48000E-001 YData center: 5.00000E-004 Coupling: 50 Ohms XRange: 2.00000E-009 XOffset: 2.4000000000E-008 YRange: 1.44000E-001 YOffset: 5.00000E-004 Date: 15 APR 2018 Time: 16:00:54:74 Frame: 86100C:MY46520443 X Units: second Y Units: Volt XY Data: 2.4000000E-008, 1.4349E-002 2.4000123E-008, 1.6005E-002 2.4000247E-008, 1.5455E-002 2.4000370E-008, 1.5702E-002 2.4000494E-008, 1.5147E-002 ...
可以看出，“表头”是一些参数信息，真正有用的数据是从 “XY Data:” 下一行开始的，对于这样的数据有两种方法进行读取：(1) 直接跳过“表头”读取数据；(2) 利用正则表达式寻找“表头” 和数据的不同特征进行识别读取。
1 with open(r"waveform.txt","rb") as f: 2 lines = f.readlines() x=[] y=[] 3 for line in lines[18:]: 4 x.append(float(line.replace("\r\n","").split(",")[0])) 5 y.append(float(line.replace("\r\n","").split(",")[1]))
通过观察我们发现有效数据是从第19行开始的，于是我们直接从19行开始读取数据，跳过“表头”，以列表形式输出 x 和 y 前3个元素如下：
>>> [2.4e-08, 2.4000123e-08, 2.4000247e-08] [0.014349, 0.016005, 0.015455] # 数据读取正确
运用正则表达式读取数据的关键在于找到有效数据行的独有特征，这里以 “E-002” 作为有效数据行区别于“表头”的特征，对数据的读取方式如下：
1 import re 2 with open(r"waveform.txt","rb") as f: 3 lines = f.readlines() 4 x=[] 5 y=[] 6 for line in lines: 7 if re.search(‘E-002‘,line): 8 x.append(float(line.replace("\r\n","").split(",")[0])) 9 y.append(float(line.replace("\r\n","").split(",")[1]))
同样，以列表形式输出 x 和 y 前3个元素用于检验：
>>> [2.4e-08, 2.4000123e-08, 2.4000247e-08] [0.014349, 0.016005, 0.015455] # 数据读取正确
注：具体的数据读取方式要根据具体文本文件的特征决定，运用合适的方法才能得到更好的结果。
案例三：二维数据写入
很多时候，经过 process( ) 后的数据，需要备份留用或者供其他程序调用，因此，将处理后的数据写入文本文件也将是关键的一步。根据数据读入的经验，被读入的数据经常存储在 list 中，那么处理后数据也通常存储在 list 中，因此，以 list 的写入作为例子：
x = [1, 2, 3, 4] y = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] # 参考数据
接下来就要考虑的是要以什么样的格式保存数据，为了更加直观的表现数据的关系，我们将 x，y 分别保存为一列，中间以空格键隔开，那么 csv.writer( ) 将是很好的工具：
1 xy = {} 2 for i in range(len(x)): 3 xy[x[i]] = y[i] 4 with open(r"15.txt", ‘wb‘) as f: 5 writer = csv.writer(f,delimiter=‘\t‘) 6 for x, y in xy.items(): 7 writer.writerow([x, y])
为了同时保存 x 和 y 的对应值，这里把 x 和 y 写入字典，x 为键 (key), y 为 值 (value) ，xy 就是 x 和 y 构成的字典。保存后的数据格式如下所示：
1 2.0 2 4.0 3 6.0 4 8.0
案例四：多维数据写入
由于字典的键 (key) 和值 (value) 对应的特殊数据结构，写入二维数据较为方便，对于多维数据，我们就需要构建多维矩阵，或者列表与元组结合的方式录入：
x = [1, 2, 3, 4] y = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] z = [3.0, 6.0, 9.0, 12.0]
这里以三维数据为例子。同样，需要将 x，y，z 各一列写入到txt中：
1 xyz = [] 2 for i in range(len(x)): 3 xyz.append([x[i],y[i],z[i]]) 4 with open(r"15.txt", ‘wb‘) as f: 5 writer = csv.writer(f,delimiter=‘\t‘) 6 for x, y, z in xyz: 7 writer.writerow([x, y, z])
这样，就可以很容易地得到需要的数据格式的文本文件：
1 2.0 3.0 2 4.0 6.0 3 6.0 9.0 4 8.0 12.0
我们已经提到了两种方法读取上述的数据，它们共同点是将数据存储在列表中，正如开头所说，列表在处理大量数据时是非常缓慢的。那么，我们就来看一看 numpy.genfromtxt 如何大显身手。
代码示例
为了得到我们需要的有用数据，我们有两个硬的要求： (1) 跳过表头信息；(2) 区分横纵坐标。
import numpy as np data = np.genfromtxt(‘waveform.txt‘,delimiter=‘,‘,skip_header=18)
print data[0:3,0], data[0:3,1]
因为读入的是二维数据，因此利用 numpy 二维数据的切片方式 (Index slicing) 输出各自的前三个数据验证是否读取正确：
[ 2.40000000e-08 2.40001230e-08 2.40002470e-08]
[ 0.014349 0.016005 0.015455]
对数据进行归一化处理后，调用 Matplotlib 画图命令，就可得到图像如下：
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 fig, axes = plt.subplots(figsize=(8,6)) 3 axes.plot(x, y, ‘r‘, linewidth=3) 4 axes.set_xlabel(‘Time(ps)‘) 5 axes.set_ylabel(‘Amplitude[a.u.]‘) 6 fig.savefig("triangular.png", dpi=600)
补充
numpy.genformtxt( ) 函数提供了众多的入参，实现不同格式数据的读取，详情可参考：numpy.genfromtxt
此外，numpy 中还提供了将数据存储为 CSV 格式的函数 numpy.savetxt( )，详情可参考：numpy.savetxt
